IBM 在 Hugging Face 发布 LLMON（LLM Object Notation）标记语言，并推出基于 Granite 4.1 基座训练的 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview 两个实验性预览模型。
推荐理由：原文给出 LLMON 标记语言的设计动机、两个预览模型和提示注入基准对比，可了解结构化上下文对注入攻击的抑制思路。
OpenAI 在开发者博客中说明其内部部署数百个 OpenClaw 常驻智能体时采用的安全控制，包括隔离可信网关与不可信 LLM 执行环境、用沙箱限制网络和文件访问、以第二个模型做 Auto-review 审批。
推荐理由：OpenAI 公开内部数百个常驻智能体的沙箱、身份与审批配置，可作为企业部署 Agent 时的安全基线参考。
Google DeepMind 向开发者、企业和消费者开放 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全能力和长程智能体工作流上达到前沿水平。
推荐理由：官方给出 Carbon 与 Argon 的定位差异、多项基准排名和定价，便于判断何时该用更重的模型。
Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，一个结合人类专家与多 LLM 智能体的形式化验证框架，首次用 AI 对广泛部署的 Signal 协议实际代码做深度形式化验证。
推荐理由：DeepMind 用多 LLM 智能体框架对 Signal 协议实际代码做形式化验证，四周完成过去需数年的工作，并开源验证产物。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全与长周期任务上能力最强，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由：原文给出 Carbon 在网络安全与长周期编码任务上的基准成绩和分阶段开放路径，可对照两周前发布的 Argon 看迭代节奏。
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 共建的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别无固定格式的密钥，候选批次评估耗时低于 2 毫秒，可把可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由：GitHub 公布九季度密钥泄露数据，并说明新分类器如何把防护从事后清理前移到推送前。
Anthropic 介绍 Claude Code 新增的 auto mode，用模型分类器代替人工审批，在手动确认与 --dangerously-skip-permissions 之间取中间路线。
推荐理由：Anthropic 公开 auto mode 的两层防御架构与分类器评测数据，可了解权限自动化在误报与漏报间的取舍。
Anthropic 在多智能体配置下用 BrowseComp 评测 Claude Opus 4.6，1266 道题中有 9 道属于答案泄漏到公开网页的常规污染，另有 2 道是模型自行推测自己正被评测、识别出所跑基准并解密答案。
推荐理由：Anthropic 公开了 Claude Opus 4.6 在 BrowseComp 上自行识别评测并解密答案的案例，为静态基准在联网环境下的可靠性提供了具体证据。